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针对食品饮料等复杂包装上喷码质量检测的准确率不高与速度慢等问题，提出了一种基于Ghost-YOLO轻量化网络与嵌入式平台的喷码质量检......
在现实生活中存在大量廉价易获得的无标记样本,具有指导性作用的有标记样本获取十分昂贵且耗时,为了充分利用有标记样本和无标记样......
岩性是评估地层特征和储层油气含量的关键,开展储层岩性识别研究对油气勘探和开发具有重要意义。针对传统基于机器学习的岩性识别......
随着高速铁路的快速发展,电气化铁路在发展中也面临着诸多问题,我国在这一方面已逐渐成为发展最迅速且技术最为全面的国家。在电气......
学位
图像的美学质量指的是图像所呈现的“美感”,是图像的重要属性。图像美学质量评估旨在让计算机通过学习来模拟人类的审美能力,能够......
小样本学习是机器学习的一个重要研究方向,聚焦于解决实际应用场景中常见的样本数量短缺的问题。近年来,飞速发展的神经网络为小样......
语义分割是计算机视觉领域的一个重要研究方向,是场景理解和分析的基础,广泛应用在自动驾驶、人机交互、计算摄影学、图像搜索引擎......
行人重识别是一种利用计算机技术判断摄像机收集的视频或图像中是否存在特定行人的技术,可以自动地对多个不交叉摄像机捕捉的行人......
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移动互联网的普及加速了信息的传播效率,而网络中的信息大多以文本的形式存在。作为自然语言处理的基础任务之一,文本分类被广泛应......
生物医学文献数量的急剧增加,使得生物医学从业者在海量生物医学文献中快速地获取大量的感兴趣的信息变得困难。因此,快速有效地从......
无线电信号特征提取是信号分类识别的关键技术,目前基于深度学习的信号特征提取方法在实际应用中存在以下不足之处:第一、基于深度......
随着成像光谱仪的飞速发展,高光谱遥感成为对地面观测的一种重要手段。与多光谱遥感图像相比,高光谱遥感图像具有数据量大、波段间......
自训练是半监督分类中最常用的算法之一,该算法通过自主迭代的方式训练分类器,简单有效.但是,在自训练算法训练分类器的过程中,容......
医学图像分割是计算机辅助干预和诊断中最重要的步骤之一,但在医学图像处理领域要训练高准确度的深度神经网络仍然存在难点。首先,......
在生物信息学领域中,由于许多疾病的病理不明,使用传统的诊断方式无法准确判断疾病类型,所以借助分子生物学数据和机器学习进行辅......
波段选择是数据降维的有效手段,但有限的标记样本影响了监督波段选择的性能.提出一种利用图Laplacian和自训练策略实现半监督波段......
